著者: カトリーナ ワン
編集: Catrina SevenUp DAO 出典: Coin Time
画像クレジット: Unbounded AI ツールによって生成
最近まで、スタートアップ企業は、そのスピード、機敏性、起業家文化、そして組織の惰性からの自由により、技術革新をリードしてきました。しかし、急速に成長するAI時代では状況が変わりました。これまでのところ、Microsoft 傘下の OpenAI、Nvidia、Google、さらには Meta などの大手テクノロジー企業が画期的な AI 製品を独占してきました。
結論として、DePIN は、Web3 と AI イノベーションの復活を促進するハードウェアの代替燃料を提供するエキサイティングな新しいカテゴリです。
大手テクノロジー企業が AI 業界を独占している一方で、ブロックチェーン技術と競合する新興企業も次のような可能性を秘めています。
DePIN ネットワークはコンピューティング コストの閾値を引き下げます。ブロックチェーンの検証可能かつ分散型の性質により、真のオープン AI が可能になります。dataDAO などの革新的なメカニズムがデータの貢献を奨励します。ブロックチェーンの不変性と改ざん防止の特性により、身元の証明が提供されます。 AI の社会への悪影響についての懸念に対処するために著者が述べた。
AIにはWeb3が必要
著者: カトリーナ ワン 編集: Catrina SevenUp DAO 出典: Coin Time
最近まで、スタートアップ企業は、そのスピード、機敏性、起業家文化、そして組織の惰性からの自由により、技術革新をリードしてきました。しかし、急速に成長するAI時代では状況が変わりました。これまでのところ、Microsoft 傘下の OpenAI、Nvidia、Google、さらには Meta などの大手テクノロジー企業が画期的な AI 製品を独占してきました。
それで、何が間違っていたのでしょうか？なぜ今回は「ゴリアテ」が「ダビデ」よりも勝ったのでしょうか？新興企業は優れたコードを書くことができますが、次のようないくつかの課題があるため、大手テクノロジー企業と競争できないことがよくあります。
では、これはブロックチェーン技術とどのように関係し、人工知能とどこで交差するのでしょうか?万能薬ではありませんが、Web3 では **DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) が上記の課題を解決することで AI テクノロジーを向上させることができます。 **この記事では、DePIN の背後にあるテクノロジーを使用して人工知能を 4 つの次元から強化する方法を説明します。
1. インフラストラクチャのコストを削減します。 2. プロデューサーの身元と人間性を確認します。 3. AI に民主主義と透明性を導入する; **4. データ貢献に対するインセンティブの仕組みを導入します。 **
この記事の文脈では、
まず、インフラストラクチャ コスト (コンピューティングとストレージ) を削減します
インフラストラクチャの手頃な価格 (AI の文脈では、データを計算、配信、保存するためのハードウェアのコスト) の重要性は、カルロタ ペレスの「技術革命」フレームワークで強調されています。このフレームワークでは、あらゆる技術的ブレークスルーには 2 つの段階があると提案しています。
1) 供給曲線を押し上げ、より競争力のある市場を作り出す DePIN は、ハードウェア サプライヤーがサービス プロバイダーになれるようにすることで、ハードウェア サプライヤーのオンボーディングを民主化します。誰もが「マイナー」としてネットワークに参加でき、金銭的報酬と引き換えに CPU/GPU やストレージの能力を提供できる市場を作り出すことで、これらの既得権益をめぐる競争を生み出します。 AWS のような企業は間違いなくユーザー インターフェイス、オペレーショナル エクセレンス、垂直統合において 17 年間有利なスタートを切っていますが、DePIN は以前は集中型プロバイダーによって高値が設定されていた新しい顧客ベースを開拓します。 Ebay がブルーミングデールと直接競合するわけではありませんが、同様のニーズを満たすためにより手頃な価格の代替手段を導入するのと同じように、DePIN ネットワークは集中型プロバイダーに代わるものではなく、より価格を重視するユーザー ベースにサービスを提供することを目指しています。
2) 暗号経済設計を通じてこれらの市場の経済のバランスを取る DePIN は、ハードウェア サプライヤーにネットワークへの参加を促す補助金メカニズムを作成し、それによってエンド ユーザーのコストを削減します。その仕組みを理解するために、まず AWS と Filecoin のストレージプロバイダーのコストと収益を比較してみましょう。
3) 諸経費の削減: Bacalhau や ExaBITS などの DePIN ネットワークと IPFS/コンテンツ アドレス ストレージの利点は次のとおりです。 A. 潜在データから可用性を作成する: 大規模なデータセットの転送には帯域幅コストがかかるため、未利用のデータが大量に存在します。たとえば、スポーツ スタジアムでは、現在は使用されていない大量のイベント データが生成されます。 DePIN プロジェクトは、データをオンサイトで処理し、意味のある出力のみを送信することで、このような潜在データの可用性を解き放ちます。 B. データ入力、送信、インポート/エクスポートなどのデータのローカル取り込みを通じて運用コストを削減します。 C. 機密データを共有する手動プロセスを最小限に抑える: たとえば、病院 A と B が分析のためにそれぞれの機密患者データを結合する必要がある場合、Bacalhau を使用して GPU パワーを調整し、面倒な処理を行う代わりに機密データをローカルで直接処理できます。との行政手続き 相手方は PII (個人識別情報) 交換を処理します。 D. 基礎となるデータセットを再計算する必要性を排除します。IPFS/コンテンツ アドレス ストレージには、データの重複排除、系統の追跡、検証を行うためのプロパティが組み込まれています。ここでは、IPFS がもたらす機能とコスト上の利点についてさらに詳しく説明します。 3. 概要AI は手頃な価格のインフラストラクチャを入手するために DePIN を必要とし、現在の市場は垂直統合された寡占企業によって独占されています。 Filecoin、Bacalhau、Render Network、ExaBits などの DePIN ネットワークは、ハードウェア サプライヤーへのアクセスを民主化し、競争を導入し、暗号経済設計を通じて市場経済のバランスをとり、諸経費を削減することにより、75% ～ 90% 以上のコスト削減を実現できます。
第二に、創造性と人間性の検証
1. 質問 最近の調査によると、人工知能科学者の 50% は、人工知能が人類の破滅につながる可能性は少なくとも 10% あると信じています。 これは身の引き締まる思いです。 AI はすでに社会の混乱を引き起こしており、私たちは現在、政府が「逆出発点」と呼ぶ規制や技術の保証構造を欠いています。 **
2) デジタル署名は作成者の身元と人間性を証明します ディープフェイクを防ぐために、コンテンツの元の作成者に固有のデジタル署名を使用して暗号証明を生成できます。この署名は、作成者だけが知っている秘密キーを使用して作成でき、公開キーを使用して検証でき、誰でも利用できます。この署名をコンテンツに付与することで、そのコンテンツが人間であってもAIであっても、その作成者によって作成されたものであること、また、そのコンテンツに許可・不正な変更が加えられたことを証明することができます。
3) IPFS とマークル ツリーを使用して信頼性を証明します IPFS は、コンテンツ アドレッシングとマークル ツリーを使用して大規模なデータセットを参照する分散型プロトコルです。ファイルの内容の変更を証明するために、マークル証明が生成されます。マークル証明は、マークル ツリー内のデータの特定のブロックを示すハッシュのリストです。変更があるたびに、新しいハッシュが生成され、マークル ツリーが更新され、ファイル変更の証拠が提供されます。
このような暗号ソリューションは、インセンティブと報酬の問題に直面する可能性があります。 結局のところ、ディープフェイク生成者を捕まえても、負の社会的外部性を軽減するほどの経済的コストはかかりません。責任は、すでに警告を発しているTwitter、Meta、Googleなどの主要なメディア配信プラットフォームに課せられる可能性が高い。 **では、なぜブロックチェーンが必要なのでしょうか? **答えは、これらの暗号署名と信頼性の証明は、より効率的で、検証可能で、決定的であるということです。現在、ディープフェイクを検出するプロセスは主に機械学習アルゴリズム (Meta の「ディープフェイク検出チャレンジ」、「Google の非対称番号システム」(ANS)、c2pa など) を使用して、ビジュアル コンテンツ内のパターンや異常を特定しますが、これらは正確ではない場合もあります。そして、ますます洗練されていくディープフェイクに後れを取っています。信頼性を評価するには人間のモデレーターの介入が必要になることがよくありますが、これは非効率的でコストがかかります。
すべてのコンテンツに暗号署名があり、誰もが創作の起源とフラグの操作や偽造を検証できるように証明できる世界を想像してみてください。これは素晴らしい新しい世界です。 3. 概要 人工知能は社会に大きな脅威をもたらしており、ディープフェイクやコンテンツの不正使用が大きな懸念となっています。作成者の身元と人間性を証明するデジタル署名や、IPFS やマークル ツリーを使用して信頼性を証明するなどの Web3 テクノロジーは、デジタル コンテンツの信頼性を検証し、不正な変更を防ぐことで AI にセキュリティを提供できます。
第三に、AI に民主主義を注入する
1. 問題 現在、人工知能は独自のデータと独自のアルゴリズムで構成されるブラック ボックスです。このような大規模テクノロジー企業の閉鎖的な性質は、「AI 民主主義」の不可能につながります。つまり、すべての開発者、さらにはユーザーが LLM モデルにアルゴリズムとデータを提供し、モデルの将来の利益の分け前を受け取ることができる必要があります (「AI 民主主義」で説明されているように)。この論文）で議論されています）。
AI 民主主義 = 可視性 (モデルに入力されたデータとアルゴリズムを確認する能力) + 貢献 (データまたはアルゴリズムをモデルに貢献する能力)。 2. ソリューション AI デモクラシーは、生成 AI モデルを誰もがアクセスでき、関連性があり、所有できるようにすることを目指しています。以下の表は、現在可能になっているものと、ブロックチェーン技術によって Web3 で可能になるものを比較しています。
B. 開発者向け: 分散型データ キュレーション レイヤー: データのラベル付けなど、面倒で時間のかかるデータ準備プロセスをクラウドソーシングします。 検証可能な系統ベースのアルゴリズムを組み合わせて微調整する可視性と機能 (つまり、過去のすべての変更の改ざん防止履歴を確認できます) データ主権 (コンテンツ アドレッシング/IPFS によって実現) とアルゴリズム主権 (たとえば、Urbit はデータとアルゴリズムのポイントツーポイントの組み合わせと移植性を実現します) オープンソース モデルの基本的なバリアントから出現した革新的な LLM がイノベーションを加速する推進力を生み出す ブロックチェーンを介した再現可能なトレーニング データ出力過去の ETL 操作とクエリの不変記録 (例: Kamu) Web2 のオープン ソース プラットフォームは妥協案であると主張する人もいるかもしれませんが、この記事で説明した理由から、まだ最適とは程遠いです。 3. 概要 大手テクノロジー企業の閉鎖的な性質により、「AI 民主主義」、つまりすべての開発者またはユーザーが LLM モデルにアルゴリズムとデータを提供し、将来の利益を得ることができなければならないことが不可能になりました。モデル部分の。 AI は誰もがアクセスでき、関連性があり、所有できるものでなければなりません。ブロックチェーン ネットワークにより、ユーザーはフィードバックを提供し、モデルの収益化にデータを提供できるようになり、開発者は検証可能なリネージベースの機能を備えたアルゴリズムを構築および微調整する可視性と能力を得ることができます。コンテンツ アドレッシング/IPFS や Urbit などの Web3 イノベーションにより、データとアルゴリズムの主権が可能になります。過去の ETL 操作やクエリから出力される反復可能なトレーニング データも、ブロックチェーンの不変レコードを通じて可能になります。
4 番目、データ貢献インセンティブを設定します
1. 問題 現在、最も価値のある消費者データは、大手テクノロジー プラットフォームの独自の事業部門です。ハイテク大手には、このデータを外部と共有する動機があまりない。
では、このデータをデータの作成者/ユーザーから直接取得してはどうでしょうか?私たちのデータを提供し、有能なデータ サイエンティストにオープンソース化することで、データを公共財にしてみませんか?
要するに、これを実現するためのインセンティブや調整メカニズムが存在しないのです。データを維持し、ETL を実行するタスク (抽出、変換、ロード) には、かなりのオーバーヘッドが発生します。実際、コンピューティングのコストを除いたデータ ストレージ業界だけでも、2030 年には 7,770 億ドルの産業になるでしょう。見返りが何もないのに、なぜデータ配管作業やコストを引き受ける人がいるでしょうか?
例えば、OpenAIはもともとオープンソースで非営利でしたが、簡単にお金を稼ぐことができないため、経営不振に陥ってしまいました。 2019年にはついにマイクロソフトから資本注入を受け、アルゴリズムの一般公開を停止せざるを得なくなった。 OpenAI は 2024 年までに 10 億ドルの収益を生み出すと予想されています。 2. ソリューション Web3 は、dataDAO と呼ばれる新しいメカニズムを導入しています。これは、AI モデル所有者からデータ貢献者への収入の再分配を促進し、クラウドソーシングによるデータ貢献に対するインセンティブ層を作成します。
＃＃ 結論
結論として、DePIN は、Web3 と AI イノベーションの復活を促進するハードウェアの代替燃料を提供するエキサイティングな新しいカテゴリです。 大手テクノロジー企業が AI 業界を独占している一方で、ブロックチェーン技術と競合する新興企業も次のような可能性を秘めています。
DePIN ネットワークはコンピューティング コストの閾値を引き下げます。ブロックチェーンの検証可能かつ分散型の性質により、真のオープン AI が可能になります。dataDAO などの革新的なメカニズムがデータの貢献を奨励します。ブロックチェーンの不変性と改ざん防止の特性により、身元の証明が提供されます。 AI の社会への悪影響についての懸念に対処するために著者が述べた。